Langchain-Chatchat/requirements_lite.txt

33 lines
633 B
Plaintext
Raw Permalink Normal View History

langchain==0.0.354
langchain-experimental==0.0.47
pydantic==1.10.13
fschat~=0.2.35
openai~=1.9.0
fastapi~=0.109.0
sse_starlette~=1.8.2
nltk~=3.8.1
uvicorn~=0.24.0.post1
starlette~=0.35.0
unstructured[all-docs]~=0.12.0
支持在线 Embeddings, Lite 模式支持所有知识库相关功能 (#1924) 新功能: - 支持在线 Embeddings:zhipu-api, qwen-api, minimax-api, qianfan-api - API 增加 /other/embed_texts 接口 - init_database.py 增加 --embed-model 参数,可以指定使用的嵌入模型(本地或在线均可) - 对于 FAISS 知识库,支持多向量库,默认位置:{KB_PATH}/vector_store/{embed_model} - Lite 模式支持所有知识库相关功能。此模式下最主要的限制是: - 不能使用本地 LLM 和 Embeddings 模型 - 知识库不支持 PDF 文件 - init_database.py 重建知识库时不再默认情况数据库表,增加 clear-tables 参数手动控制。 - API 和 WEBUI 中 score_threshold 参数范围改为 [0, 2],以更好的适应在线嵌入模型 问题修复: - API 中 list_config_models 会删除 ONLINE_LLM_MODEL 中的敏感信息,导致第二轮API请求错误 开发者: - 统一向量库的识别:以(kb_name,embed_model)为判断向量库唯一性的依据,避免 FAISS 知识库缓存加载逻辑错误 - KBServiceFactory.get_service_by_name 中添加 default_embed_model 参数,用于在构建新知识库时设置 embed_model - 优化 kb_service 中 Embeddings 操作: - 统一加载接口: server.utils.load_embeddings,利用全局缓存避免各处 Embeddings 传参 - 统一文本嵌入接口:server.knowledge_base.kb_service.base.[embed_texts, embed_documents] - 重写 normalize 函数,去除对 scikit-learn/scipy 的依赖
2023-10-31 14:26:50 +08:00
python-magic-bin; sys_platform == 'win32'
SQLAlchemy~=2.0.25
faiss-cpu~=1.7.4
accelerate~=0.24.1
spacy~=3.7.2
PyMuPDF~=1.23.16
rapidocr_onnxruntime~=1.3.8
requests~=2.31.0
pathlib~=1.0.1
pytest~=7.4.3
llama-index==0.9.35
dashscope==1.13.6
arxiv~=2.1.0
youtube-search~=2.1.2
duckduckgo-search~=3.9.9
metaphor-python~=0.1.23
watchdog~=3.0.0
# volcengine>=1.0.119
# pymilvus>=2.3.4
# psycopg2==2.9.9
# pgvector>=0.2.4